spark和hadoop相比 ， Storm和Spark的区别，spark和应用场景Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目 。然而，在选择大数据框架时，企业不能厚此薄彼，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章分析中阐述了Spark和Hadoop的异同，Hadoop和Spark都是大数据框架，都提供了一些工具来执行常见的大数据任务，但确切地说 ， 它们执行的任务并不相同，也并不相互排斥，虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍 ， 但是它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今很多大数据项的基础，它可以在普通电脑几乎无限的硬盘上存储PB级的数据集，并提供良好的可扩展性，只需要随着数据集的增加而增加硬盘 。所以Spark需要一个第三方分布式存储，也正是这个原因，很多大数据项目在Hadoop上安装Spark，这样Spark的advanced 分析应用程序就可以使用存储在HDFS的数据，与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都在内存中，每次操作之后都会用到Hadoop的MapReduce系统 。
1、Hadoop,Hive,Spark之间是什么关系
2、在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
3、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势【spark 预测分析,如何使用spark】Storm的优势在于Storm是一个实时、连续、分布式的计算框架 。一旦运行，除非你杀了它，否则它会一直处理计算或者等待计算的状态 。Spark和hadoop做不到 。当然，它们各有各的应用场景，各有各的优势 。它们可以一起使用 。我来翻一翻别人的资料，说清楚 。Storm、Spark和Hadoop是三个框架 。
Storm是流式计算的最佳框架 。Storm是用Java和Clojure写的 。Storm的优势是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统 。按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义 。Storm的适用场景:1)流数据处理Storm可以用来处理连续流动的消息，处理后再将结果写入一个存储器 。
4、请描述下大数据三大平台hadoop,storm, spark的区别和应用场景5、 spark与hadoop相比,存在哪些缺陷Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目 。然而，在选择大数据框架时，企业不能厚此薄彼，近日，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章分析中介绍了Spark和Hadoop的异同 。Hadoop和Spark都是大数据框架，它们都提供了一些工具来执行常见的大数据任务，但确切地说 ， 它们所执行的任务并不相同，彼此并不排斥 。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今许多大数据项目的基础 ， 它可以在几乎无限的普通电脑硬盘上存储PB级的数据集 。它还提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增加而增加硬盘，所以Spark需要一个第三方分布式存储 。正是因为这个原因，很多大数据项目都在Hadoop上安装Spark，让Spark的advanced 分析应用程序可以使用存储在HDFS的数据，与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度 。Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统会在每次操作后下载 。
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